大阪の深層学習トレーニング

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの開発者、データサイエンティスト、およびAI実務家向けに設計されています。TensorFlow Liteを使用してエッジAIアプリケーションを開発したい方におすすめです。

本トレーニングを修了した参加者は、以下のことができるようになります：

• TensorFlow Liteの基礎とそのエッジAIにおける役割を理解する。
• TensorFlow Liteを使用してAIモデルを開発し、最適化する。
• 各種エッジデバイスにTensorFlow Liteモデルを展開する。
• モデルの変換と最適化に使用されるツールや技術を利用する。
• TensorFlow Liteを使用して実践的なエッジAIアプリケーションを実装する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、コンピュータビジョンへの理解を深め、Google Colabを使用してTensorFlowで高度なビジョンモデルを開発する能力を探求したい上級レベルの専門家向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to:

• TensorFlowを使用して畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を構築し、訓練します。
• Google Colabを利用してスケーラブルで効率的なクラウドベースのモデル開発を行います。
• コンピュータビジョンタスク向けの画像前処理技術を実装します。
• 実世界アプリケーションにコンピュータビジョンモデルを展開します。
• 転移学習を使用してCNNモデルの性能を向上させます。
• 画像分類モデルの結果を可視化し、解釈します。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルのデータサイエンティストと開発者が Google Colab 環境を使用して深層学習技術を理解し、適用することを目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 深層学習プロジェクトのために Google Colab をセットアップし、操作する。
• ニューラルネットワークの基本を理解する。
• TensorFlow を使用して深層学習モデルを実装する。
• 深層学習モデルを訓練し、評価する。
• 深層学習のために TensorFlow の高度な機能を利用する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、NLUに向けた最先端の深層学習技術に特化したい上級レベルの専門家を対象としています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができることを目指します：

• NLUとNLPモデルの主な違いを理解する。
• NLUタスクに高度な深層学習技術を適用する。
• トランスフォーマーやアテンションメカニズムなどの深層アーキテクチャを探索する。
• NLUの未来動向を活用して高度なAIシステムを構築する。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、最新のXAI技術について探求し、解釈可能なAIシステムを構築することに焦点を当てた上級レベルの専門家向けです。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 深層学習における説明可能性の課題を理解する。
• ニューラルネットワークに対する高度なXAI技術を実装する。
• 深層学習モデルが下す決定を解釈する。
• 性能と透明性のトレードオフを評価する。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、中級から上級レベルのデータサイエンティスト、機械学習エンジニア、深層学習研究者、およびコンピュータビジョン専門家を対象としています。これらの専門家は、テキストから画像生成のための深層学習に関する知識とスキルを拡張したいと考えています。

このトレーニングが終了すると、参加者は以下のことができます：

• テキストから画像生成の高度な深層学習アーキテクチャと技術を理解します。
• 高品質な画像合成のための複雑なモデルと最適化を実装します。
• 大規模データセットと複雑なモデルのパフォーマンスとスケーラビリティを最適化します。
• ハイパーパラメータを調整して、より良いモデル性能と汎化能力を達成します。
• 安定拡散を他の深層学習フレームワークやツールと統合します。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、高度なレベルの専門家がAI技術を活用して新薬探索と開発プロセスを革新したいと考えている方々を対象としています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• 新薬探索と開発におけるAIの役割を理解する。
• 分子特性や相互作用を予測するために機械学習技術を適用する。
• 仮想スクリーニングとリード最適化のために深層学習モデルを使用する。
• 臨床試験プロセスにAI駆動のアプローチを統合する。

このインストラクター主導のライブトレーニングは大阪（オンラインまたは現地対面）にて実施され、AlphaFoldの仕組みを理解し、そのモデルを実験的研究のガイドとして活用したい生物学者を対象としています。

トレーニング終了後、参加者は以下のことができるようになります：

• AlphaFoldの基本原理を理解する。
• AlphaFoldの動作仕組みを学ぶ。
• AlphaFoldの予測結果とデータを解釈する方法を学ぶ。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、深層学習モデルのパフォーマンス改善を目指す初級から中級レベルのデータサイエンティストや機械学習エンジニアを対象としています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことが可能になります：

• 分散深層学習の原理を理解する
• DeepSpeedをインストールおよび設定する
• DeepSpeedを使用して分散ハードウェア上で深層学習モデルをスケーリングする
• 最適化とメモリ効率向上のためにDeepSpeedの機能を実装し、実験を行う

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、大規模言語モデルを使用してさまざまな自然言語タスクを行う初級から中級レベルの開発者向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は次のことができるようになります：

• 人気のある LLM を含む開発環境をセットアップする。
• カスタムデータセットで微調整された基本的な LLM を作成する。
• 要約作成、質問応答、テキスト生成など、さまざまな自然言語タスクに LLMs を使用する。
• TensorBoard、PyTorch Lightning、Hugging Face Datasets などのツールを使用して LLMs をデバッグおよび評価する。

本オンラインまたは現地開催のインストラクター指導によるライブトレーニングは、Stable Diffusionを活用して多様なユースケース向けに高品質な画像を生成したいデータサイエンティスト、機械学習エンジニア、およびコンピュータビジョン研究者を対象としています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• Stable Diffusionの原理と画像生成における動作を理解する。
• 画像生成タスク向けにStable Diffusionモデルを構築および訓練する。
• Stable Diffusionをインペインティング、アウトペインティング、画像間変換などのさまざまな画像生成シナリオに適用する。
• Stable Diffusionモデルのパフォーマンスと安定性を最適化する。

この講師主導のライブトレーニングでは、参加者はPythonを使用して最も関連性が高く、最先端の機械学習技術を学びます。画像、音楽、テキスト、および金融データを扱うデモアプリケーションを構築します。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができます:

• 複雑な問題解決に機械学習アルゴリズムと技術を実装する。
• 画像、音楽、テキスト、および金融データを扱うアプリケーションに深層学習と半教師あり学習を適用する。
• Pythonアルゴリズムの最大限の性能を引き出す。
• NumPyやTheanoなどのライブラリやパッケージを使用する。

このコースは4日間のプログラムで、Pythonプログラミング言語を使用したAIとその応用について紹介します。コース終了後、追加の1日間を設けてAIプロジェクトに取り組むオプションがあります。

ディープ強化学習（DRL）は、強化学習の原理と深層学習のアーキテクチャを組み合わせて、エージェントが環境との相互作用を通じて意思決定を行うことを可能にします。これは、自動運転車両、ロボティクス制御、アルゴリズミック取引、および適応的な推薦システムなどの多くの現代のAI進歩を支えています。DRLは、試行錯誤による報酬ベースの学習を使用して、人工エージェントが戦略を学び、方策を最適化し、自律的に意思決定を行うことを可能にします。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの開発者とデータサイエンティスト向けです。彼らがディープ強化学習技術を学び、複雑な環境で自律的な意思決定を行うスマートエージェントを構築することを目指しています。

本トレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようにします：

• 強化学習の理論的基盤と数学的原理を理解する。
• Q-Learning、Policy Gradients、Actor-Critic方法などの主要なRLアルゴリズムを実装する。
• TensorFlowまたはPyTorchを使用してディープ強化学習エージェントを構築し、学習させる。
• ゲーム、ロボティクス、意思決定の最適化など、DRLを実際の応用に適用する。
• 現代的なツールを使用して、学習性能のトラブルシューティング、可視化、および最適化を行う。

コース形式

• インタラクティブな講義とガイダンス付きディスカッション。
• 実践的な演習と実装。
• ライブコーディングデモンストレーションとプロジェクトベースの応用。

コースカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズ版（TensorFlowではなくPyTorchを使用するなど）をご希望の場合は、ご連絡ください。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者はPythonを使用して通信業界での深層学習モデルを実装する方法を学びます。具体的には、深層学習クレジットリスクモデルの作成を通じて学びます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• 深層学習の基本概念を理解する。
• 通信業界での深層学習の応用と利用方法を学ぶ。
• Python、Keras、TensorFlowを使用して通信業界向けの深層学習モデルを作成する。
• Pythonを使用して独自の顧客離反予測モデルを構築する。

このコースは、マネージャー、ソリューションアーキテクト、イノベーションオフィサー、CTO、ソフトウェアアーキテクト、または適用人工知能の概要とその今後の発展予測に興味があるすべての方を対象として作成されています。

このコースでは、自動車業界におけるAI（特に機械学習と深層学習）について解説します。さまざまな状況下で車両内で使用できる技術を特定し、単純な自動化から画像認識、自律的な意思決定まで幅広く扱います。

人工ニューラルネットワークは、人工知能（AI）システムの開発に使用される計算データモデルであり、"知的"なタスクを実行できるように設計されています。ニューラルネットワークは機械学習（ML）アプリケーションで一般的に使用され、機械学習自体がAIの一形態です。深層学習は機械学習のサブセットです。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、研究者や開発者がChainerを使用してPythonでニューラルネットワークを構築し、コードのデバッグを容易にする方法を学ぶことを目的としています。

このトレーニング終了後、参加者は以下のことができます：

• 必要な開発環境を設定し、ニューラルネットワークモデルの開発を開始します。
• 理解しやすいソースコードを使用して、ニューラルネットワークモデルを定義および実装します。
• 例を実行し、既存のアルゴリズムを変更して、GPUを活用しながら深層学習トレーニングモデルを最適化します。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、パターン認識と機械学習の分野への紹介を行います。統計学、コンピュータサイエンス、信号処理、画像処理、データマイニング、およびバイオインフォマティクスにおける実践的な応用についても触れます。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことが able to できるようになります：

• パターン認識に核心的な統計的手法を適用します。
• ニューラルネットワークやカーネル法などの主要なモデルを使用してデータ分析を行います。
• 複雑な問題解決のための高度な技術を実装します。
• 異なるモデルを組み合わせることで予測精度を向上させます。

このコースは、特定の手法に深く立ち入ることなく、ディープラーニングの全体的な概要を提供します。予測精度の向上を目指してディープラーニングの利用を始めたい方におすすめです。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、研究者と開発者がDeepMind Labプラットフォームをインストール、設定、カスタマイズし、一般的な人工知能と機械学習システムを開発するためのものです。

このトレーニング終了後、参加者は以下のことができます：

• DeepMind Labをカスタマイズして、学習や訓練に適した環境を作成し実行します。
• 3Dシミュレーション環境を使用して、ファーストパーソン視点で学習エージェントを訓練します。
• エージェントの評価を行い、3Dゲームのような世界での知能開発を促進します。

機械学習は、コンピュータが明示的にプログラムされずに学習する能力を持つ人工知能の一分野です。ディープラーニングは、データ表現やニューラルネットワークなどの構造を基にした学習方法を使用する機械学習のサブフィールドです。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、ビジネスアナリスト、データサイエンティスト、および開発者がディープラーニングモデルを構築して収益成長を加速し、ビジネス上の問題を解決するためのものです。

このトレーニング終了後、参加者は以下のことができます：

• 機械学習とディープラーニングの基本概念を理解します。
• ML（機械学習）とDL（ディープラーニング）がビジネスと産業の未来に与える影響について洞察を得ます。
• ディープラーニングを使用したビジネス戦略とソリューションを定義します。
• データサイエンスとディープラーニングを用いてビジネス問題を解決する方法を学びます。
• Python、Pandas、TensorFlow、CNTK、Torch、Kerasなどを使ってディープラーニングモデルを構築します。

対象者

このコースは、利用可能なツール（主にオープンソース）を使用してコンピュータ画像を分析することに関心のあるディープラーニングの研究者やエンジニア向けです。

本コースでは実践的な例を提供します。

このインストラクターによるライブトレーニング 大阪（オンラインまたは現地実施）は、リアルタイムの機械学習アプリケーションを高速化し、大規模に展開したいと考えるデータサイエンティストを対象としています。

トレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります:

• OpenVINO ツールキットのインストール。
• FPGA を使用してコンピュータビジョンアプリケーションを高速化。
• さまざまな CNN 層を FPGA で実行。
• Kubernetes クラスター内の複数ノードにアプリケーションをスケールアウト。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、データサイエンティストがTensorFlowを用いて潜在的な不正データを分析することを目指しています。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことが可能です：

• PythonとTensorFlowを使用して不正検知モデルを作成します。
• 線形回帰および線形回帰モデルを構築し、不正を予測します。
• 不正データの分析に向けたエンドツーエンドのAIアプリケーションを開発します。

大阪（オンラインまたは現地）で開催される本インストラクター主導のライブトレーニングは、Horovod を活用して分散ディープラーニング学習を実行し、複数 GPU 上で並列にスケールアップしたい開発者やデータサイエンティストを対象としています。

トレーニング終了時には、受講者は以下のことができるようになります：

• ディープラーニング学習を開始するために必要な開発環境を構築する。
• Horovod をインストール・設定し、TensorFlow、Keras、PyTorch、Apache MXNet でのモデル学習を行う。
• Horovod を活用して、複数 GPU 上で実行されるようにディープラーニング学習をスケールアップする。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者は画像認識のために畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を設計、構築、可視化するためのMatlabの使用方法を学びます。

このトレーニングの終了後、参加者は以下のことができるようになります：

• 深層学習モデルの構築
• データラベリングの自動化
• CaffeおよびTensorFlow-Kerasからのモデルとの連携
• 複数のGPU、クラウド、またはクラスターを使用したデータ学習

対象者

• 開発者
• エンジニア
• ドメインの専門家

コースの形式

• 講義とディスカッション、演習、そして実践的なハンズオン練習を組み合わせたもの

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、機械学習アルゴリズム、深層学習技術、AI 駆動型意思決定を理解したい初級から中級レベルの専門家向けです。本コースでは、R を使用して機械学習概念、深層学習モデル、および実践的な実装に手を動かす経験を提供します。

このトレーニング終了後、参加者は以下のことができます：

• 機械学習と深層学習の基本を理解する。
• 回帰、分類、クラスタリング、異常検出にさまざまな機械学習アルゴリズムを適用する。
• 人工ニューラルネットワーク（ANNs）などの深層学習アーキテクチャを使用する。
• 教師あり学習と教師なし学習モデルを実装する。
• モデルの性能を評価し、ハイパーパラメータを最適化する。
• R を使用してデータ分析、可視化、および機械学習アプリケーションを行う。

このインストラクター主導の実践的なトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、ソフトウェアエンジニアがPythonでOpenCV 4を使用して深層学習をプログラムすることを目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to do:

• OpenCV 4を使用して画像と動画を表示、読み込み、分類する。
• TensorFlowとKerasを使ってOpenCV 4での深層学習を実装する。
• 深層学習モデルを実行し、画像や動画から影響力のあるレポートを生成する。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者は実際のアプリケーションを作成する過程で、Rを使用した高度な機械学習技術を学びます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります:

• 非監督学習技術を理解し実装できる
• クラスタリングと分類を用いて現実世界のデータに基づいた予測を行う
• データを可視化して、迅速に洞察を得たり意思決定を行ったり、分析をさらに洗練させることができる
• ハイパーパラメータ調整を使用して機械学習モデルの性能を向上させる
• モデルを生産環境で使用するために大きなアプリケーションと統合する
• 高度な機械学習技術を用いて、ソーシャルネットワークデータやビッグデータに関連する質問に答える

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、開発者やデータサイエンティストを対象としており、TensorFlow 2.xを使用して予測モデル、分類器、生成モデル、ニューラルネットワークなどを構築することを目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことが Able to:

• TensorFlow 2.xをインストールおよび設定する。
• TensorFlow 2.xが以前のバージョンと比べて持つ利点を理解する。
• 深層学習モデルを構築する。
• 高度な画像分類器を実装する。
• 深層学習モデルをクラウド、モバイルデバイス、IoTデバイスに展開する。

このコースでは、ニューラルネットワークと機械学習アルゴリズム全般、深層学習（アルゴリズムとアプリケーション）についての概念的な知識を提供します。

このトレーニングの第1部（40%）は基礎に重点を置きますが、TensorFlow、Caffe、Theano、DeepDrive、Kerasなどの適切な技術を選択するのに役立ちます。

第2部（20%）では、深層学習モデルの作成を容易にするPythonライブラリであるTheanoについて紹介します。

第3部（40%）はGoogleのオープンソースソフトウェアライブラリであるTensorFlowのAPIに重点を置きます。例や実習はすべてTensorFlowを使用して行われます。

対象者

このコースは、Deep LearningプロジェクトでTensorFlowを使用することを目指すエンジニア向けです。

コース終了後、受講者は以下のことをできるようになります：

• 深層ニューラルネットワーク（DNN）、CNN、RNNについての深い理解
• TensorFlowの構造と展開メカニズムを理解する
• インストール、生産環境、アーキテクチャタスク、設定を実行できる
• コード品質の評価、デバッグ、監視が行える
• モデルの訓練、グラフの構築、ログ記録などの高度な生産タスクを実装できる